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Herbert R. Shea

Implanting metal ions into elastomers creates highly stretchable electrodes for tunable optics, beam steering, and cellular manipulation.

The term ‘artificial muscles’ was coined to describe a range of electroactive polymer (EAP) actuators with muscle-like properties such as high flexibility, strain (over 100%), and energy density.1–3 One type of EAP, the dielectric elastomer actuator, consists of a soft elastomer sandwiched between two compliant electrodes generally made of carbon powder (see Figure 1). When a voltage is applied between the electrodes, an electrostatic force is generated that compresses the elastomer thickness, expanding it in-plane. Depending on the boundary conditions, many different actuators and sensors can be made—from large active fins for blimps4 and haptic systems, to centimeter-scale walking, grasping, and swimming robots.1,2

 

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現在太多東西都被掛上了“智能”的標籤,但最好的“智能處理器”其實就是我們的大腦。能不能將人腦的思考、計算模式融入到微處理器中,這是科技界多年來一直在追尋的夢想。過去幾年中,高通的研發團隊也在設計新的計算架構,希望處理器能效仿人類的大腦和神經系統,使得設備可以擁有認知能力。這,就是高通的“Zeroth”處理器。

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高通近日撰文稱,介紹了Zeroth處理器的一些情況,尤其提到了三個主要目標:
1、生物啟發學習
高通表示,Zeroth除了要模仿類似人腦的認知能力,更要從生物學上向人腦學習。除了使用大量代碼預先編程、規定行為,高通還開發了一套軟件工具,可以讓設備隨時自我學習,並從周圍環境中獲得反饋。
作為實例展示,高通設計了一個搭載Zeroth處理器的小型機器人,將其放在一個網格平面中,部分格子塗上不同的顏色。在其走到白色格子的時候給予正面強化,比如鼓勵它表現良好,它就會去尋找更多白色格子,而避開其它顏色的格子。
高通表示,這是通過基於多巴胺能的學習實現的,使用的是硬件內運行的生物學仿真神經網絡,而不是一行行的死代碼。

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